Nghiên cứu In-Silico tìm kiếm các hợp chất ức chế Acid cạnh tranh Kali trong điều trị loét dạ dày tá tràng
Abstract
Loét dạ dày – tá tràng là bệnh lý có tỉ lệ mắc hàng đầu trong nhóm các bệnh lý đường tiêu hóa. Trong số các nhóm thuốc dùng trong điều trị bệnh lý này, thuốc ức chế acid cạnh tranh kali là một nhóm thuốc mới đã và đang được phát triển có nhiều ưu điểm so với những nhóm thuốc cũ. Trên cơ sở đó, nghiên cứu mong muốn tìm kiếm các hợp chất tiềm năng và hiệu quả cao có khả năng ức chế acid cạnh tranh kali trong điều trị bệnh loét dạ dày – tá tràng. Quy trình sàng lọc in-silico được tiến hành khi thu thập các cơ sở dữ liệu từ thư viện các hợp chất phân lập từ bài thuốc cổ truyền Trung Hoa (Traditional Chinese Medicine Database). Sau đó, xây dựng mô hình 3D-Pharmacophore và mô hình mô tả phân tử docking. Tiến hành sàng lọc 57.288 hợp chất từ thư viện các hợp chất phân lập từ bài thuốc cổ truyền Trung Hoa qua mô hình in-silico. Trong đó 1.657 hợp chất phù hợp với mô hình 3D-Pharmacophore và tất cả đều docking thành công, 28 chất có điểm số docking tốt hơn thuốc. Chọn ra 4 chất tiềm năng nhất gồm TCM1653, (-)-N-Demethylcrychine, Buphanidrine, D-(1S,9R)-Hydrastine với điểm số docking âm hơn thuốc và tương tác với những acid amin quan trọng. Cả 4 hợp chất đều thỏa các tiêu chí 5-Lipinski và có đặc tính dược động học tốt để trở thành các chất tiềm năng trong điều trị loét dạ dày tá tràng.
Read the paper
Related studies
- The Prediction of the In Vitro Release Curves for PLGA-Based Drug Delivery Systems with Neural Networks
- Promising Ursolic Acid as a Novel Antituberculosis Agent: Current Progress and Challenges
- Proof of principle concept for the analysis and functional prediction of rare genetic variants in the CYP2C19 and CYP2D6 genes
- Fabrication, characterization, and docking studies of furosemide-loaded nanosponges using the emulsion solvent diffusion method
- The Effect of Concomitant Administration of Proton Pump Inhibitors on the Pharmacokinetics of CDK4/6 Inhibitors in Rats: Implications for the Evaluation of Hepatic and Transporter-Mediated Drug–Drug Interactions
- Mining the Metabolic Capacity of Clostridium sporogenes Aided by Machine Learning
Go deeper in Evidence Hub
Evidence Hub adds a study data sheet (design, sample size, evidence level, key numbers), an AI summary and a chat grounded in the paper's text.